Pandas -在每个周期后重置CUMSUM

基础概念

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库，提供了大量用于处理结构化数据的工具。cumsum() 是 Pandas 中的一个函数，用于计算累积和。当你在每个周期后重置累积和时，意味着在每个周期结束时，累积和的值将被重置为零，然后从下一个周期开始重新计算。

相关优势

1. 易于理解和实现：Pandas 提供了简洁的 API，使得累积和的计算变得非常简单。
2. 高效的数据处理：Pandas 内部使用 NumPy 进行底层计算，因此处理速度较快。
3. 灵活的数据操作：可以轻松地对数据进行分组、过滤和转换。

类型与应用场景

类型

• 时间序列数据：在金融、气象等领域，经常需要对时间序列数据进行累积和的计算，并在每个周期（如每天、每月）结束时重置。
• 周期性数据：例如，按季度统计销售额，每个季度结束后重置累积和。

应用场景

• 财务分析：计算每个季度的累计收入，并在季度结束时重置。
• 库存管理：跟踪每个周期内的库存变化，并在周期结束时重置累积库存。
• 性能监控：统计一段时间内的性能指标，并在每个监控周期结束时重置。

示例代码

假设我们有一个包含日期和销售额的数据框，我们希望在每个月末重置累积和：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=12, freq='M'),
    'sales': [100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 500, 450, 600, 550, 700]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按月分组并计算累积和
df['cumulative_sales'] = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M'))['sales'].cumsum()

print(df)

遇到问题及解决方法

问题：累积和没有按预期重置

原因：可能是由于数据分组或日期处理不正确导致的。

解决方法：

1. 确保日期列正确解析为日期时间格式。
2. 使用 dt.to_period('M') 将日期转换为月份周期，并进行分组。

# 确保日期列正确解析
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按月分组并计算累积和
df['cumulative_sales'] = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M'))['sales'].cumsum()

通过这种方式，可以确保每个周期结束时累积和正确重置。